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Evinova AI Platform: 统一驱动 Evinova 临床解决方案

加速临床开发,让申办方在每个阶段都拥有合规、可控和信心保障

Evinova’s AI Enabled Platform diagram: a semicircular arch labeled “Agentic AI” containing five colored segments—“Portfolio Management” (purple), “Study Design & Optimization” (green), “Accelerated Patient Recruitment” (gray), “Digital Trial Solutions” (pink), and “Analysis & Submission” (yellow). Centered below the arch is “AI Enabled Platform,” and a rectangular base beneath reads “Data Foundation.”
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临床千头万绪,化繁为简

临床团队日程满载,常被复杂的方案、文档与海量数据所困。Evinova 智能临床开发平台以AI驱动,助力团队简化运营、优化流程,加速试验交付——让专业人才回归专业价值。

平台由深谙临床实践痛点的专家团队打造,根植于临床科学,提供精准、可信的数据洞察。通过自动化常规事务、聚焦关键信息,Evinova 让您的团队得以专注所长:推动科学创新,加速下一个突破性疗法的诞生。

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直击临床开发核心痛点

Evinova AI 平台应运而生,由深谙行业痛点的 AI 专家设计,以卓越临床科学为根基,提供精准的数据驱动的洞察,自动分析执行日常工作并突出真正重要的任务、显著提升临床运营效率并优化流程、加速试验交付、让团队聚焦在最擅长的工作领域:推动科学突破,加速下一个革命性疗法的诞生。

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方案设计低效、周期长,平均撰写周期长达 3–4 个月; 约 45% 的修订本可通过智能化工具避免,单次方案修订平均成本接近50 万美元。 [1] [2]

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系统割裂、技术冗余,55%的研究中心认为“多系统并行、数据重复录入”是核心的运营负担,显著增加研究中心犯错误的风险。 [3]

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患者负担导致高出组率, 高达 40% 的现场访视可取消。 [4]

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患者招募缓慢且昂贵,患者入组常延迟数月,直接影响项目进度与成本。 [5]

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研发管线可视性有限, 战略决策受到显著制约,每年可能使申办方损失数亿美元的潜在价值。 [6]

可扩展、经验证的 AI 解决方案

Evinova AI 平台深度融合人工智能简化运营,减轻负担,并推动更快、更明智的决策。

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优化项目组合策略,提升成功率与投资回报

以数据驱动重塑项目组合策略,显著提升临床成功概率与净现值(NPV),前瞻性化解关键风险,推动团队从数据整理转向高效决策。

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加速方案撰写,敏捷应对设计迭代

将临床方案开发周期从数月压缩至数天,大幅减少昂贵且耗时的修订轮次,并支持关键设计参数的多场景快速模拟与遴选。

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智能启动,无缝衔接研究中心运营

依托无缝集成的电子知情同意(eConsent)、生成式AI驱动的工作流引擎与统一身份认证(SSO),实现研究快速启动,显著降低中心端运营负担。

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深度融合远程能力,加速患者入组并提高留存率

通过eCOA与智能穿戴设备的深度集成,支持25%至40%的研究中心转为居家远程访视,在保障数据质量前提下,患者入组速度提升最高达30%。

Evinova AI 平台的解决方案凭借经验证的成果脱颖而出。源自行业领先制药企业的开发与规模化实践,我们以临床证据为导向的方法论,能够为复杂、矩阵化的组织带来可量化的成效。

Evinova AI 平台如何运作?

Evinova AI平台专为大规模临床开发而设计,提供模块化、安全的架构,可无缝集成申办方现有系统,实现快速部署、数据贯通并全程可控。

构建于安全、可扩展的基础设施之上

平台基于强大的多租户架构,兼顾卓越性能、严格合规和申办方管控。其核心基于可扩展数据底座,能够采集并协调来自试验方案文档、临床运营系统等不同来源的信息,并将其转换为符合 USDM 和 M11 标准的结构化、机器可读的格式。平台确保跨模块的全流程数据连贯可溯,并支持AI驱动的临床洞察。

各申办方的数据从逻辑上被隔离在各自的虚拟容器中,采用 AES-256 加密,并使用客户专属密钥进行管理。基于角色的访问权限、SAML 2.0/OAuth 2.0 身份验证以及数据本地化,确保符合 ICH E6、GxP 和区域法规。 Evinova 对每项 AI 功能都实施严格的治理:输出结果可追溯至源文档,模型基于经过验证的数据进行训练,申办方可以配置阈值、审核流程和审计线索。

Evinova 的 AI 始终以人为本,旨在增强而非取代专家判断。从由专家完善的 AI 生成草稿,到研究中心工作流专家的指导,Evinova 的解决方案将自动化与人类专家判断紧密结合,推动临床试验更智能、更高效地开展。平台消除了繁琐的任务,突出关键洞察,赋能团队专注于战略性决策与提升患者结局。

Evinova AI 平台支持与客户现有的IT生态系统无缝集成。依托开放的API、基于行业标准的数据模型和模块化部署,申办方可以将 Evinova与其 CTMS、EDC、RTSM、eTMF 和分析工具等集成连接,在不中断业务的前提下创造价值。 平台还支持BYOM(Bring-Your-Own-Model,自带模型)模式,允许申办方在 Evinova 的安全基础设施中嵌入自有模型或算法,从而在整个临床系统中保持对控制权、合规性与业务连续性的统一与保障。

准备好使用 Evinova AI 加速您的临床开发了吗?

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信息来源

[1] Getz, K., Campo, R., and Kaitin, K. (2018). Variability in protocol design complexity by phase and therapeutic area. Nature Reviews Drug Discovery, 17(8), 592.
[2] Getz, K., Stergiopoulos, S., Short, M., Surgeon, L., Krauss, R., Pretorius, S., Desmond, J., and Dunn, D. (2016). The impact of protocol amendments on clinical trial performance and cost. Therapeutic Innovation and Regulatory Science, 50(4), 436-441.
[3] Society for Clinical Research Sites. (2024). 2024 Site Landscape Survey. Retrieved from https://myscrs.org/learning-campus/white-papers/
[4] Durán, C.O., Bonam, M., Björk, E. et al. Implementation of digital health technology in clinical trials: the 6R framework. Nat Med 29, 2693–2697 (2023).
[5] McDonald, A. M., Knight, R. C., Campbell, M. K., Entwistle, V. A., Grant, A. M., Cook, J. A., Elbourne, D.R., Francis, D., Garcia, J., Roberts, I., and Snowdon, C. (2006). What influences recruitment to randomisedcontrolled trials? A review of trials funded by two UK funding agencies. BMJ Open, 332(7550), 1107-1111.
[6] McKinsey & Company. The road to positive R&D returns. McKinsey Quarterly, 2010. Retrieved from https://www.scribd.com/document/37958312/McKinsey-Pharma-Case